电网故障下永磁直驱风电机组并网电流的自抗扰控制

doi:10.16183/j.cnki.jsjtu.2023.159

电网故障下永磁直驱风电机组并网电流的自抗扰控制

王晗¹, 王富文², 周党生³, 施刚¹, 张建文^,¹, 蔡旭¹

1.上海交通大学电力传输与功率变换控制教育部重点实验室,上海 200240

2.鲁能新能源(集团)有限公司,北京 100020

3.深圳市禾望电气股份有限公司,广东深圳 518055

Active Disturbance Rejection Control of Current of Direct Drive Wind Turbine in Power Grid Fault

WANG Han¹, WANG Fuwen², ZHOU Dangsheng³, SHI Gang¹, ZHANG Jianwen^,¹, CAI Xu¹

1. Key Laboratory of Control of Power Transmission and Conversion of the Ministry of Education, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China

2. Luneng New Energy (Group) Co., Ltd., Beijing 100020, China

3. Shenzhen Hewang Electric Co., Ltd., Shenzhen 518055, Guangdong, China

通讯作者: 张建文,研究员,博士生导师,电话(Tel.): 021-34207001;E-mail:icebergzjw@sjtu.edu.cn.

责任编辑: 王历历

收稿日期: 2023-04-28 修回日期: 2023-07-19 接受日期: 2023-07-24

基金资助:

台达电力电子科教发展计划基金(DREG2022009)
上海交通大学“新进青年教师启动计划”(22X010500326)

Received: 2023-04-28 Revised: 2023-07-19 Accepted: 2023-07-24

作者简介 About authors

王晗(1982—),助理研究员,现从事新能源电力变换控制技术研究.

摘要

电网并网导则要求风电机组在电网故障时具备快速无功支撑能力,采用传统比例积分控制器控制的直驱风力机在应对电网阻抗变化和模型严重扰动时存在暂态响应速度慢、适应性差的问题.针对该问题,提出一种改进的线性自抗扰控制器与最小方差滤波器相结合的无功支撑控制策略.采用最小方差滤波器快速精准检测含背景谐波的故障电网电压幅值,可有效减小故障检测延时;利用线性自抗扰控制器有效提升机组暂态无功响应速度及其在电网阻抗扰动下的控制适应性和鲁棒性.搭建基于PSCAD/EMTDC软件的直驱风力机仿真模型,考虑弱电网和电网含背景谐波两种场景,对提出控制策略的暂态支撑有效性进行了仿真验证.

关键词： 直驱风电机组; 电网故障; 自抗扰控制; 最小方差滤波器

Abstract

The grid connection guidelines require wind turbines to have capability to quickly support reactive power in the events of grid faults. However, traditional proportional-integral controllers have the problems of slow transient response and poor adaptability dealing with changes in grid impedance and serious model disturbances. In order to solve this problem, this paper proposes an improved reactive power support control strategy which combines linear active disturbance rejection control(ADRC) with least error squares(LES) filters. The LES filter is used to quickly and accurately detect the amplitude of the fault grid voltage with background harmonics, which can effectively reduce the fault detection delay. The ADRC controller is used to effectively improve the transient reactive power response speed and the control adaptability and robustness of the wind turbines under grid impedance disturbance. The simulation model of direct drive wind turbine based on PSCAD/EMTDC is built considering two scenarios, weak power grid and power grid with background harmonics. The effectiveness of the proposed control strategy is verified by simulation.

Keywords： direct drive wind turbine; grid faults; active disturbance rejection control (ADRC); least error squares (LES) filter

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本文引用格式

王晗, 王富文, 周党生, 施刚, 张建文, 蔡旭. 电网故障下永磁直驱风电机组并网电流的自抗扰控制[J]. 上海交通大学学报, 2024, 58(12): 1968-1976 doi:10.16183/j.cnki.jsjtu.2023.159

WANG Han, WANG Fuwen, ZHOU Dangsheng, SHI Gang, ZHANG Jianwen, CAI Xu. Active Disturbance Rejection Control of Current of Direct Drive Wind Turbine in Power Grid Fault[J]. Journal of Shanghai Jiaotong University, 2024, 58(12): 1968-1976 doi:10.16183/j.cnki.jsjtu.2023.159

为实现“双碳”目标,促进能源清洁发展,大规模开发利用水力发电、风力发电(风电)、光伏发电等可再生清洁能源是我国能源变革的战略方向^[1].截至2022年底,我国可再生能源装机突破12亿kW,占全国发电总装机的47.3%,其中,风电3.65亿kW^[2].在风力发电系统中永磁直驱风力发电机(permanent magnet synchronous generator based wind generator, PMSG)因其发电效率高、可靠性高等优点被广泛应用^[3-4].由于风力发电地区通常与用电负荷之间距离较远,与主电网之间存在一定距离,所以风力发电地区电网强度弱,易受电网扰动影响^[5].为此,风电并网规则要求风力机具有一定的故障穿越能力,当风力机的并网点电压出现跌落时,要求风力机能保证不脱网,并能向电网提供无功功率,支撑电网电压恢复^[6].

目前,国内外关于无功支撑的研究主要集中在风电场系统^[7]和光伏发电系统^[8].最直接的控制方法是加装无功补偿装置,但这些装置存在成本高和利用率低等问题.文献[9]中提出一种兼具电池储能与无功补偿的高压直挂大容量储能系统,利用该装置可实现对并网点电压的集中补偿和治理,但该类装置目前体积庞大且成本较高.文献[10]中推导了直驱风力机在电网不同故障阶段下有功和无功功率响应的表达式,设计了一个通用的有功和无功电流参考值发生器,形成直驱风力机故障穿越全过程的通用电磁暂态建模方法,但是并未考虑到弱电网等情况.采用电压源控制方法可提升机组的暂态无功支撑能力,但电压源控制机组在故障下存在过电流问题,暂态电流控制复杂且难度较大^[11-12].

当电网出现电压波动时,风力机需要对电网进行无功支撑,传统的比例积分(proportional integral, PI)控制器在外界出现扰动的情况下难以获得满意的控制效果;且在弱电网情况下,当电网线路的阻抗值比较大时,PI控制器在模型参数出现误差时控制效果会受影响.而线性自抗扰控制(linear active disturbance rejection control,LADRC)是一种不依赖于系统精确模型的控制技术^[13],是在比例积分微分控制器基础上发展出来的新型控制理论,包括线性跟踪微分器、线性反馈控制器和线性扩张状态观测器三部分^[14⇓-16],具有跟踪速度快、超调小、抗干扰能力强等特点,在电网运行控制领域得到一定的应用.文献[17]中设计了一种电流型脉冲宽度调制整流器的LADRC电流外环控制器及电流内环d轴和q轴控制器,来提高系统的响应速度和抗干扰能力;文献[18]中采用一种改进型的自抗扰控制方案,重构常规自抗扰控制器中非线性状态误差反馈控制律和扩张状态观测器的非线性函数,使ADRC具有更好的控制性能;但是它们都未考虑到线路故障等大扰动情况.文献[19]中提出一种基于一阶LADRC技术的新型风电并网逆变器双闭环控制结构,在电流内环和电压外环中均使用LADRC控制器来提高系统的抗扰能力,但是其并未考虑风力机在电网故障下无功注入和电网谐波所带来的潜在影响.

为提高直驱风电机组在电网故障下的暂态响应和抗参数扰动特性,将最小方差(least error squares,LES)滤波器与自抗扰控制器相结合,提出一种新型直驱风电机组暂态支撑控制算法,利用PSCAD/EMTDC软件在强电网、弱电网以及电网电压畸变等工况下对机组的暂态响应特性进行仿真验证.仿真结果表明,相比传统PI控制,所提新型暂态支撑控制算法能有效提升直驱风力机的无功支撑响应特性,具有超调小、响应速度快、控制精度高等优点,且具有更强的抗电网参数变化能力和控制鲁棒性.

1 PMSG网侧变换器的数学模型及控制

1.1 网侧变换器的数学模型

图1为PMSG网侧变换器的电路拓扑.图中:e_a、e_b、e_c为变换器三相相电压;i_g_a、i_g_b、i_g_c为变换器三相相电流;u_g_a、u_g_b、u_g_c为电网三相相电压;u_dc为直流母线电压;i_dcg为网侧变换器直流母线电流;i_dcm为机侧变换器直流母线电流;i_cp为直流母线电容电流;L_f为网侧变换器的滤波电感;R_f为滤波电感的电阻值;C_dc为直流母线电容;Q表示桥臂功率器件,下标p、n分别表示上管、下管.

图1

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图1 PMSG网侧变换器的电路拓扑

Fig.1 Topology of gird-side converter for PMSG

网侧变换器在两相旋转d-q坐标系下的数学模型为

(1)

\begin{array}{l} e_{d} - u_{g d} = L_{f} \frac{d i_{g d}}{d t} + i_{g d} R_{f} - ω_{g} L_{f} i_{g q} \\ e_{q} - u_{g q} = L_{f} \frac{d i_{g q}}{d t} + i_{g q} R_{f} + ω_{g} L_{f} i_{g d} \\ C_{d c} \frac{d u_{d c}}{d t} = i_{d c m} - i_{d c g} = i_{d c m} - \frac{3}{2} (s_{d} i_{g d} + s_{q} i_{g q}) \end{array}\}

式中: e_d、e_q分别为网侧变换器电压的d轴和q轴分量;u_g_d、u_g_q分别为电网三相相电压的d轴和q轴分量;i_g_d、i_g_q分别为三相并网电流的d轴和q轴分量;ω_g为电网角频率;s_d、s_q为三相桥臂开关函数在d-q坐标系的分量;t为时间.

1.2 网侧变换器的控制策略

典型的PMSG网侧变换器采用电压定向控制,采用外环直流电压和内环交流电流的双闭环控制框架,内外环控制器均采用PI控制器,对应的控制方程为

(2)

\begin{array}{l} i_{g d, r e f} = K_{v P} (u_{d c, r e f} - u_{d c}) + \\ K_{v I} \int (u_{d c, r e f} - u_{d c}) d t \\ e_{d} = K_{i P} (i_{g d, r e f} - i_{g d}) + \\ K_{i I} \int (i_{g d, r e f} - i_{g d}) d t - ω_{g} L_{f} i_{g q} + U_{g m} \\ e_{q} = K_{i P} (i_{g q, r e f} - i_{g q}) + \\ K_{i I} \int (i_{g q, r e f} - i_{g q}) d t + ω_{g} L_{f} i_{g d} \end{array}\}

式中:K_vP、K_vI分别为电压环PI控制器的比例系数和积分系数;K_iP、K_iI分别为电流环PI控制器的比例系数和积分系数;i_g_d_{, ref}、i_g_q_{, ref}分别为期望输出的d轴和q轴电流;u_{dc, ref}为期望输出直流电压;U_gm为电网电压幅值.

无功电流参考值的计算公式为

(3)

\begin{matrix} i_{g q, r e f} = - \frac{2 q_{c, r e f}}{3 u_{g d}} = - \frac{2 q_{c, r e f}}{3 U_{g m}} \end{matrix}

式中:q_{c, ref}为无功功率的给定值.

2 PMSG网侧变换器的自抗扰控制

2.1 线性自抗扰控制器的设计

重写式(1)可得:

(4)

\begin{matrix} \begin{array}{l} \frac{d i_{g d}}{d t} = - \frac{R_{f}}{L_{f}} i_{g d} + \frac{1}{L_{f}} e_{d} + ω_{g} i_{g q} - \frac{1}{L_{f}} u_{g d} \\ \frac{d i_{g q}}{d t} = - \frac{R_{f}}{L_{f}} i_{g q} + \frac{1}{L_{f}} e_{q} - ω_{g} i_{g d} - \frac{1}{L_{f}} u_{g q} \end{array}\} \end{matrix}

由式(4)可知,d轴和q轴电流为一阶微分方程,可考虑采用LADRC,其中的观测器为线性扩张状态观测器(linear extended state observer, LESO),状态量和扰动量可被LESO所观测并估计.

以d轴电流控制为例进行分析,选取i_g_d作为状态变量,记x₁=i_g_d,x₂=f_w=- $\frac{R_{f}}{L_{f}}$ i_g_d+ $\frac{1}{L_{f}}$ u_g_d+ω_gi_g_q,u=e_d,式(4)可改写为

(5)

\begin{matrix} {\overset{\cdot}{x}}_{1} = x_{2} + b_{0} u \end{matrix}

式中:f_w为外部扰动,包含系统模型的耦合项、外部电压扰动、模型参数的误差扰动等;因此在设计d轴的控制器时,无需考虑q轴分量,可将其视作一个整体扰动,b₀=-1/L_f.

为了方便设计LESO,定义系统状态向量x=[x₁x₂]^T,将式(5)表示为矩阵形式:

(6)

\begin{matrix} \overset{\cdot}{x} = A x + B u + E h \end{matrix}

式中: $A = [\begin{array}{l} 0 & 1 \\ 0 & 0 \end{array}], B = {[\begin{array}{l} b_{0} & 0 \end{array}]}^{T}, E = {[01]}^{T}, h = {\overset{\cdot}{f}}_{w}$ 表示为外界扰动量的一阶导数.

定义 $z = [z_{1} z_{2}]^{T}$ 为LESO的状态向量,其中 $z_{1} 为 x_{1} 的观测值, z_{2} 为 x_{2}$ 的观测值,针对式(6)设计对应的一阶LESO方程为

(7)

\begin{matrix} \begin{array}{l} \overset{\cdot}{z} = A z + B u + L (y - \overset{⌒}{y}) \\ \overset{⌒}{y} = C z \end{array}\} \end{matrix}

式中:C=[ $\begin{array}{l} 1 & 0 \end{array}$ ];u为输入的控制变量;y=i_g_d为LESO的输入; $\overset{⌒}{}$ 表示相应变量的观测值;L=[ $\begin{array}{l} β_{1} & β_{2} \end{array}$ ]^T为 LESO 的误差反馈增益矩阵,需要根据LESO的带宽设计^[20⇓-22].由LESO的输入值y减去观测值 $\overset{⌒}{y}$ 就可以估算误差,故式(6)中的h可由校正项中的y- $\overset{⌒}{y}$ 估计得到.

式(7)可变为

(8)

\begin{matrix} \begin{array}{l} \overset{\cdot}{z} = (A - L C) z + [B L] u_{c} \\ y_{c} = z \end{array}\} \end{matrix}

式中: $u_{c} = {[\begin{array}{l} u & y \end{array}]}^{T} 为组合输入; y_{c}$ 为LESO的输出.

根据式(5)和式(6)设计的LESO方程为

(9)

\begin{matrix} \overset{\cdot}{z} = A z + B u + L (x_{1} - z_{1}) \end{matrix}

根据上述分析,将式(7)展开可得到:

(10)

\begin{matrix} \begin{array}{l} {\overset{\cdot}{\overset{⌒}{i}}}_{g d} = {\overset{⌒}{f}}_{w} + b_{0} e_{d} + β_{1} (i_{g d} - {\overset{⌒}{i}}_{g d}) \\ {\overset{\cdot}{\overset{⌒}{f}}}_{w} = β_{2} (i_{g d} - {\overset{⌒}{i}}_{g d}) \end{array}\} \end{matrix}

扰动对系统造成的影响可通过线性状态误差反馈来抵消大部分.根据式(5)可知,若抵消扰动量的影响,应取 $b_{0} e_{d} = u_{0} - {\overset{⌒}{f}}_{w}, 其中 u_{0}$ 为消除扰动的控制量,式(5)可变为

(11)

\begin{matrix} {\overset{\cdot}{x}}_{1} \approx u_{0} \end{matrix}

经扰动补偿后电流环可等效为积分环节,选用线性状态误差反馈控制律(linear state error feedback,LSEF)为比例环节,即

(12)

\begin{matrix} u_{0} = k_{p} (i_{g d} - {\overset{⌒}{i}}_{g d}) \end{matrix}

式中:k_p为LSEF的比例系数.

由于给定参考电流是连续变化的,考虑到有可能引起相位滞后,此处可省略线性跟踪微分器,则可得LADRC电流d轴分量结构框图如图2所示.图中:G(s)为变换器输出电流与输出电压的传递函数,其表达式为 $G (s) = 1 / (s L_{f} + R_{f}), s$ 为拉普拉斯算子.i_q的方程与i_d类似,根据对称性原理,上述方法同样对i_g_q适用.

图2

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图2 LADRC电流d轴分量控制框图

Fig.2 Control diagram of d-axis current for LADRC

定义误差 $e = x - z,$ 由线性控制理论可知,当LESO误差方程的特征值全部位于复平面左半部分时,稳态观测误差接近于0.此时,LESO误差方程可通过式(7)与式(6)的差得到:

(13)

\begin{matrix} \overset{\cdot}{e} = A_{e} e + E h \end{matrix}

式中: $A_{e} = [\begin{array}{l} - β_{1} & 1 \\ - β_{2} & 0 \end{array}],$ 则LESO误差方程的特征方程为

(14)

\begin{matrix} d e t (s) = |A_{e} - s I| = s^{2} + β_{1} s + β_{2} \end{matrix}

式中:I为单位矩阵.

当LESO的带宽ω_oz为定值时,如果满足det(s)=(s+ω_oz)²,LESO的系数最小,此时β₁=2ω_oz,β₂= $ω_{o z}^{2}$ .

2.2 线性自抗扰控制器(LADRC)的频域分析

如图3所示,重新定义输入i_g_d_,ref为r,则可得:

(15)

\begin{matrix} u = \frac{k_{p} (r - z_{1}) - z_{2}}{b_{0}} \end{matrix}

定义z₁(s)和z₂(s)为观测值z₁和z₂的拉氏变换表达式;R(s)为输入r的拉氏变换表达式;U(s)为控制量u的拉氏变换表达式;Y(s)为输出y的拉氏变换表达式.

图3

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图3 LADRC的传递函数框图

Fig.3 Block diagram of transfer function for LADRC

结合式(11)和式(13)可得:

(16)

\begin{array}{l} [\begin{array}{l} z_{1} (s) \\ z_{2} (s) \end{array}] = \\ [\begin{array}{l} \frac{k_{p}}{s + β_{1} + k_{p}} & \frac{β_{1}}{s + β_{1} + k_{p}} \\ \frac{β_{2} k_{p}}{s^{2} + (β_{1} + k_{p}) s} & \frac{β_{2} s + β_{2} k_{p}}{s^{2} + (β_{1} + k_{p}) s} \end{array}] [\begin{array}{l} R (s) \\ Y (s) \end{array}] \end{array}

当R(s)=0时,

(17)

\begin{matrix} \frac{U (s)}{Y (s)} = \frac{(β_{2} + β_{1} k_{p}) s + β_{2} k_{p}}{b_{0} s^{2} + (b_{0} β_{1} + b_{0} k_{p}) s} \end{matrix}

当Y(s)=0时,

(18)

\begin{matrix} \frac{U (s)}{R (s)} = \frac{k_{p} s^{2} + β_{1} k_{p} s + β_{2} k_{p}}{b_{0} s^{2} + (b_{0} β_{1} + b_{0} k_{p}) s} \end{matrix}

由式(17)和式(18)可得,LADRC的传递函数框图如图3所示.图中:

$\begin{array}{r} C_{1} (s) = \frac{k_{p} s^{2} + β_{1} k_{p} s + β_{2} k_{p}}{(β_{2} + β_{1} k_{p}) s + β_{2} k_{p}} \\ C_{2} (s) = \frac{(β_{2} + β_{1} k_{p}) s + β_{2} k_{p}}{b_{0} s^{2} + (b_{0} β_{1} + b_{0} k_{p}) s} \end{array}$

由图3可得到LADRC的闭环传递函数:

(19)

\begin{matrix} y = \frac{C_{1} (s) C_{2} (s) G (s)}{s + C_{2} (s) G (s)} r \end{matrix}

式(19)仅仅代表了抽象意义上的LADRC闭环传递函数,体现不出具体的被控对象,为了进一步推导出包含被控对象的LADRC闭环传递函数,根据式(5),可将被控对象视为

(20)

\begin{matrix} y = \frac{1}{s} (f_{w} + b_{0} u) \end{matrix}

则可得包含被控对象的LADRC的传递函数框图如图4所示.

图4

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图4 包含被控对象的LADRC传递函数框图

Fig.4 Block diagram of LADRC transfer function containing controlled object

由图4可得LADRC的闭环传递函数:

(21)

\begin{matrix} y = \frac{b_{0} C_{1} (s) C_{2} (s)}{s + b_{0} C_{2} (s)} r + \frac{1}{s - b_{0} C_{2} (s)} f_{w} \end{matrix}

对比式(20)和式(21)可得:

(22)

\begin{matrix} G (s) = \frac{b_{0}}{s} \end{matrix}

由图4和式(22)可得到电流环输出的闭环传递函数:

(23)

\begin{array}{l} G_{t} = \frac{(k_{p} β_{1} + β_{2}) s + k_{p} β_{2}}{s^{3} + (β_{1} + k_{p}) s^{2} + (k_{p} β_{1} + β_{2}) s + k_{p} β_{2}} = \\ \frac{m_{1} s + m_{0}}{s^{3} + a_{2} s^{2} + a_{1} s + a_{0}} \end{array}

式中: $m_{0} = β_{2}; m_{1} = k_{p} β_{1} + β_{2}; a_{0} = k_{p} β_{2}; a_{1} = k_{p} β_{1} + β_{2}; a_{2} = β_{1} + k_{p} .$

特征方程为s³+a₂s²+a₁s+a₀=0,由ω_oz>0可知β₁=2ω_oz>0,β₂= $ω_{o z}^{2}$ 且k_p>0.根据劳斯判据,系统稳定的充要条件为系统特征方程各项系数均大于0且劳斯表第1列各项符号均相同,则可得系统稳定需满足:a₂>0,(a₁a₂-a₀)/a₂>0,a₀>0.

通过式(14)的数值计算和上述分析可知,改变ω_oz的大小相当于最终改变系统的“时间尺度”,一般不会使系统失稳^[23⇓-25].

3 电网故障下PMSG网侧变换器的控制策略

3.1 低电压故障对机组无功电流的要求

当电网电压发生跌落时,风电机组为了支撑电网电压恢复,需要快速向电网提供无功功率.根据中国低电压穿越标准,故障期间机组无功电流指令的计算公式为

(24)

\begin{array}{l} i_{g q, r e f} = \\ \{\begin{array}{l} 0, u_{g m} \geq 0.85 u_{g n} \\ - \frac{18}{7} i_{g, m a x} (\frac{u_{g m}}{u_{g n}} - 0.85), \\ 0.5 u_{g n} \leq u_{g m} < 0.85 u_{g n} \\ 0.9 i_{g, m a x}, u_{g m} < 0.5 u_{g n} \end{array} \end{array}

式中:u_gm为并网点电压的幅值;u_gn为额定并网点电压的幅值;i_g,max为网侧变换器输出电流的最大值.

根据式(24)可得,低电压穿越控制中电网侧变换器可输出的最大有功电流计算公式为

(25)

\begin{array}{l} i_{g d, m a x} = \\ \{\begin{array}{l} i_{g, m a x}, & u_{g m} \geq 0.85 u_{g n} \\ \sqrt{i_{g, m a x}^{2} - i_{g q, r e f}^{2}}, & 0.5 u_{g n} \leq u_{g m} < 0.85 u_{g n} \\ 0.44 i_{g, m a x}, & u_{g m} < 0.5 u_{g n} \end{array} \end{array}

由式(24)和式(25)可知,故障期间电网电压幅值的准确检测尤为重要,为了保证在电网含谐波条件下也能快速准确地检测电网电压,采用LES滤波器^[26]快速检测电网电压幅值,其实现框图如图5所示.图中:u_g_α、u_g_β为电网电压在两相静止坐标系下的分量;u_g_α1、u_g_β1为电网电压在两相静止坐标系下的基波分量;u_g_α_h、u_g_β_h为电网电压在两相静止坐标系下的谐波分量;θ_PLL为电网电压矢量的旋转角度.

图5

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图5 基于LES滤波器的电网电压幅值检测框图

Fig.5 Control diagram of grid voltage amplitude detection based on LES filter

3.2 网侧变换器控制策略

低电压故障时采用的网侧变换器控制策略如图6所示,d轴由电压外环和电流内环构成.通过电压外环控制直流母线电压,q轴通过改变无功电流参考值来控制输入的无功功率,且电流内环控制器均采用LADRC控制器.无功电流参考值根据式(24)得到,且在电网电压波动检测部分,经过LES滤波器滤除谐波后得到电压幅值的精确值.图中:G_vPI(s)为直流电压环控制器的传递函数; $e_{m a} 、 e_{m b} 、 e_{m c}$ 为变换器三相调制电压;PWM为脉宽调制.

图6

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图6 低电压故障下网侧变换器的暂态控制框图

Fig.6 Transient control diagram of grid-side converter in low voltage fault

4 仿真结果与分析

为验证所提控制策略的可行性,基于PSCAD/EMTDC软件平台建立仿真模型,并与传统PI控制方法进行比较.

4.1 电网对称故障的暂态控制仿真

仿真模型中风电机组和电网参数如表1所示.在仿真时间为5 s时,给电网施加三相短路故障,电网电压跌落至正常电压的66%,故障持续时间为 0.6 s,采用PI控制器和LADRC控制器的无功支撑响应情况如图7所示.

表1 系统仿真参数

Tab.1 Parameters of system simulation

参数名称	数值
额定容量,P/MW	3
额定电压,V/V	690
极对数,p	44
定子电阻,R_s/Ω	0.017
定子漏感,X_s/Ω	0.064
直轴电感,L_d/mH	0.5
交轴电感,L_q/mH	0.5
风速,v/(m/s)	9
直流母线电压额定值,V_dc/kV	1.2
C_dc/mF	10
L_f/mH	1
电网电感,L_g/ mH	0.2
线路阻抗,Z₁/Ω	0.625+j1.256
线路阻抗,Z₂/Ω	10.5+j28.3
短路电阻,R_c/Ω	16
电压外环比例系数,K_pu	0.2
电压外环积分系数,K_iu	0.1
电流内环比例系数,K_pi	0.6
电流内环积分系数,K_ii	0.1
k_p	300
ω_oz	2000

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图7

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图7 电网对称故障下PI和LADRC控制策略仿真波形

Fig.7 Simulation waveforms of PI and LADRC control strategies in grid symmetrical fault

由图7可见,在5 s时电网发生故障,根据无功注入的指令,无功电流增大,网侧变换器开始向电网注入无功功率, 并网点电压得到一定的支撑.而从图7(a)和7(b)中可以看出,在5 s电网发生故障和5.6 s故障恢复的瞬间,与LADRC控制相比PI控制器受到电网故障的影响更大,有功电流和无功电流产生较大超调;从图7(c)中可以看出在5.6 s故障结束时,PI控制对比LADRC控制无功功率超调更大;由图7(d)可见,在5.6 s后PI控制下并网点电压恢复时间比LADRC控制更长.仿真结果表明,故障下LADRC控制器相比PI控制器具有更好的暂态控制性能.

4.2 弱电网下的暂态控制仿真

考虑弱电网下L_g值比较大的情况,为了验证LADRC控制器在含外部模型扰动下的控制性能,向电网中投入电网电感L_g=2 mH,该工况下仿真结果如图8所示.

图8

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图8 弱电网情况下PI和LADRC控制策略仿真波形

Fig.8 Simulation waveforms of PI and LADRC control strategies in weak grid

将图8(a)和图8(b)的仿真波形对比可知,当电网电感L_g增大后,在5 s和5.6 s时,PI控制下的有功电流超调量变大,调节时间变长,而基于LADRC的控制系统依然稳定,且对有功电流的控制效果基本保持不变,仍能很好地跟随给定值,表现出较好的抗扰动能力. 在图8(c)中,当电网电感L_g增大后,在5 s和5.6 s时,并网点电压的调节时间变长,而图8(d)中,在LADRC控制下的并网点电压基本保持不变.仿真结果表明,相比PI控制器,基于LADRC控制器可使控制系统对外部扰动具有更强的适应性和鲁棒性.

4.3 电网含背景谐波的暂态控制仿真

为了验证所提控制策略在电网含谐波的情况下仍能准确检测电网电压波动并进行无功支撑,在电网故障时向电网中注入少量5次谐波,该工况下仿真结果如图9所示.由图可见,当发生电网故障时,在电网含谐波的情况下,无滤波的无功电流和有功电流的注入受到谐波的影响而产生波动,使用LES滤波器能够有效滤除谐波,使无功电流和有功电流能够按照控制指令准确注入,对电网进行支撑.

图9

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图9 电网含背景谐波时采用LES滤波前后的仿真波形

Fig.9 Simulation waveforms before and after LES filtering with power grid containing background harmonics

5 结论

为提升直驱风力机暂态无功支撑特性和电网阻抗参数变化时的系统鲁棒性,提出基于LADRC的暂态无功支撑控制策略,并在电网电压幅值检测环节采用LES滤波器实现含谐波电网电压幅值的快速检测以提升机组的暂态响应特性.研究和仿真分析得出如下结论:

(1) 所提控制策略能给并网点电压提供无功支撑,且具有优良的动态响应性能,在调节时间、静态误差和平滑过渡等方面均优于传统的PI控制器.

(2) LADRC控制器不依赖于精准的数学模型,尤其是在弱电网的情况下,比PI控制具有更强的抗参数变化能力和控制鲁棒性.

(3) 所提控制策略具有有效性和可行性,并且在电网含谐波的情况下,也能准确检测电网电压波动并进行无功支撑,所设计的无功支撑控制具有超调小、响应速度快、控制精度高等优点.

参考文献

原文顺序

文献年度倒序

文中引用次数倒序

被引期刊影响因子

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Review of self-synchronous voltage source control for wind turbine generator

[J]. High Voltage Engineering, 2023, 49(6): 2478-2490.